Katsaus koneoppimisesta C ++ -kirjastosta
Tässä artikkelissa nähdään konsepti Machine Learning C ++ -kirjastosta. Koneoppiminen C ++: n avulla on mielenkiintoinen alue, koska vain harvoilla kehittäjillä on siitä tietoa. C ++ on ensimmäinen kieli, jota maksimikooderit käyttävät. Koneoppimiseen kehittäjät käyttävät joko Python- tai R-ohjelmointikieltä, koska se on hieno vaihtoehto tietojen analysointiin, koska Pythonissa on runsaasti moduuleja. C ++: ta voidaan käyttää myös koneoppimisessa, mutta se ei ole helppoa kuin Python.
Koneoppimisen käsitteet C ++
Koneoppimisen aloittaminen edellyttää, että sinulla on tietoa seuraavista käsitteistä:
- Ohjelmointikielet
- Lineaarialgebra
- tilasto
- Todennäköisyys
- laskenta
Keskustelemme niistä jokaisesta yksityiskohtaisesti.
1. Ohjelmointikielet
Jotta koneoppimisalgoritmit voidaan ottaa käyttöön ohjelmistotuotteessasi tai koneessasi, sinun on tunnettava ohjelmointikielet, kuten Python, R jne. On tärkeää, että näillä kielillä on hyvä tuntemus, koska niitä käytetään täydellisen koneoppimisprosessin toteuttamiseen. Molemmat ovat helppo oppia ja toteuttaa, koska niissä on sisäänrakennetut kirjastoyksiköt, jotka tekevät koko prosessista helpompaa ja nopeampaa kuin mikään muu kieli.
2. Lineaarinen algebra
Olemme kaikki opiskelleet lineaarialgebraa kouluaikana, koska se on kaikkien toimintojen keskipisteenä, joita voit suorittaa matematiikassa. Laajassa käytössä tosielämässä ja hyvä esimerkki. Sitä käytetään tieteessä ja tekniikassa, joka antaa meille kyvyn suorittaa erilaisia luonnollisia toimenpiteitä tehokkaasti lineaarisilla yhtälöryhmillä, joiden avulla voidaan laskea tulos ja myös tulevia ennusteita varten. Matriiseja, vektoreita ja lineaarisia muunnoksia käsitellään lineaarisella algebralla. Sitä käytetään suorittamaan ja muuntamaan datajoukon erilaisia toimintoja.
3. Tilastot
Tilastot ovat myös tärkein osa paitsi koneoppimista myös jokaisessa tosielämän osassa. Se on matemaattinen haara, joka käsittelee raakadatan muuttamisen hyödylliseksi informaatioksi tulosteena. Vain pieni näyte tietokokonaisuudesta voi antaa paljon tietoa tulostuksessa tilastotyökalun avulla. Tilastot koskevat pääasiassa tietojen tulkintaa, järjestämistä, keräämistä, näyttämistä, analysointia ja esittämistä.
4. Todennäköisyys
Tätä käytetään laajasti koneoppimisessa, koska voit taata, mitä tapahtuu, kun annat jonkin verran panostasi ohjelmistoon tai pohtimaan mitä tahansa ilmiöitä, mutta voit aina ennustaa, mitä tietyllä tasolla voi tapahtua, tai voimme sanoa, mitä todennäköisimmin tapahtuu, että on todennäköisyys, tarkoittaa, että jotain tapahtuu. Se auttaa ennustamaan minkä tahansa tapahtuman miellyttävimmän lopputuloksen. Koska todennäköisyyden lopputulos on aina välillä 0 ja 1, missä 0 tarkoittaa mahdotonta tapahtumaa ja 1 epävarmuutta.
5. Laskenta
Laskenta on olennainen osa mitä tahansa koneoppimisprosessia, miltä se kuulostaa, tarkoittaa laskentaa. Se liittyy matematiikan laskelmien jatkuvaan muutokseen. Siinä on kaksi osaa, toinen on integraali, kun taas toinen on differentiaalilaskenta. Calculusta käytetään laajalti koneoppimismallin kehittämiseen. Suurten tietojoukkojen saatavuuden ansiosta kone voidaan suunnitella suorittamalla jatkuvia laskelmia tietoaineistoista.
Suositellut artikkelit
Tämä on ollut opas Machine Learning C ++ -kirjastoon. Tässä keskustellaan myös yleiskatsauksesta Machine Learning C ++ -kirjastosta sen konseptin kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Data Science Machine Learning
- Koneoppimallit
- Koneoppimiskirjastot
- Mikä on koneoppiminen?